「不要な仮定はそぎ落として、必要以上の複雑さは避けるべき」とする考え方。古くは哲学の世界で提唱された原則だが、現在では科学から日常の意思決定まで幅広く応用されている。AI／機械学習／統計／データ分析の分野でも、モデル選択や仮説評価の原則としてしばしば引き合いに出される。 連載目次 用語解説 オッカムの剃刀（Occam's razor）とは、14世紀の哲学者ウィリアム・オッカム（William of Ockham）が提唱した、「必要のない複数の仮定を立ててはならない」（Plurality must never be posited without necessity.　※この言葉は、後世の解釈によってまとめられた表現とされる）という原則に由来する思考の指針である。 より平易に言えば、「必要以上の複雑さは避けるべき」、言い換えれば「最も単純な説明がたいていは最も好ましい」とされる考え方である。

VS Codeにもついに「持ち込みAI」時代が来た？──バージョン 1.99での変更点を紹介：MCPとエージェントモードの衝撃 Microsoftは2025年3月、「Visual Studio Code」の最新版「March 2025」（バージョン 1.99）を公開した。VS Codeの安定版で「エージェントモード」が利用可能になり、MCPサーバにも対応するなど、幾つかの変更点がある。

セキュリティニュースメディアの「SecurityOnline」は2025年4月21日（現地時間）、深層学習の研究・開発で広く利用されているオープンソースのML（機械学習）ライブラリ「PyTorch」に重大な脆弱（ぜいじゃく）性「CVE-2025-32434」が存在すると報じた。これを悪用することで、リモートから任意のコードを実行される可能性がある。 PyTorchにリモートコード実行の脆弱性　ユーザーは即時アップデートを 修正対象となっている脆弱性は以下の通りだ。 CVE-2025-32434：　リモートコード実行（RCE）の脆弱性。悪意あるユーザーが細工したモデルファイルを介して攻撃を仕掛けると対象システム上で任意のコードを実行できる。その結果、情報漏えいやシステム乗っ取り、さらにはクラウド環境内での横展開など、広範囲な被害に発展する可能性がある。共通脆弱性評価システム（CVSS）v4.

マーケティング施策の効果測定の手法で最もメジャーなもののひとつに、マーケティングミックスモデル (MMM) があります。特に近年では、3rd Party Cookieの規制や、Google等の企業がオープンソースとしてMMMのライブラリを公開してくれていたりと、よりその利用シーンが増えてきているのかなと思います。 Robyn (Meta) LightweightMMM, Meridian (Google) PyMC-Marketing (PyMC) MMMでは予測よりも、目的変数(売上やKPI)に対するマーケティング施策の影響の解釈に重きを置かれるため、基本的には線形モデルのようなホワイトボックスな手法が用いられます。そんな中、Googleが新たに提案したニューラルネットワークを用いたマーケティングミックスモデリングについて、本記事ではご紹介します。 GoogleがMMMの新手法NNNを公

はじめに 対象読者 DeepSeek-R1 の学習アルゴリズム 記号の準備 TRPO（Trust Region Policy Optimization） 補題1 補題1の証明 定理1 PPO（Proximal policy optimization algorithms） GRPO（Group Relative Policy Optimization） 不偏推定量(5)の導出 DeepSeek-R1 における GRPO の適用方法 正確さの報酬（Accuracy rewards） フォーマットの報酬（Format rewards） まとめ はじめに こんにちは！ML エンジニアの tsujiyan です。現在 DAP Lab とよばれるチームに配属しており、生成 AI 技術を使ったプロダクト開発に従事しています。 近年、生成AIの急速な発展に伴い、大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理の

Googleは2025年4月18日（米国時間）、同社のオープンAI（人工知能）モデルファミリー「Gemma 3」の量子化認識トレーニング（QAT：Quantization-Aware Training）モデルを発表した。 2025年3月に発表されたGemma 3は、Googleの「Gemini 2.0」モデルと同じ研究および技術に基づいて構築された、軽量で高性能なオープンウェイトモデルファミリーだ。1B、4B、12B、27B（10億、40億、120億、270億）の4つのパラメーターサイズで提供されている。「NVIDIA H100」のようなハイエンドGPU上でネイティブのBFloat16（BF16）精度で動作する主要モデルとしての地位を確立している。 Gemma 3のQATモデルは、高品質を維持しながら、メモリ要件が大幅に抑えられている。QATにより、Gemma 3 27Bのような高性能モデ

Introduction Zennのみなさん、こんにちは！ TSUKURUBAで、Web フロントエンドエンジニアをしているkiiです 最近、プロジェクトの中でAI Agent（Cursor）を活用した開発に取り組み、試行錯誤を重ねてきました。 その過程で見えてきた、効果的な開発フローやノウハウを本記事でまとめて共有します。 いろんなAI Agent利用記事あるのですが、抽象的なものが多く、もっと具体例教えてほしいな〜と思ったので書いてみました！ 実際に使っているドキュメントや命令の例、運用のコツも紹介しますので、 みなさんの開発やAI活用の参考になれば幸いです。 この記事で得られること AI Agent（Cursor）を活用した開発フローの具体的な進め方 AI Agentが実装できるような、要求整理から実装までのDocument作成手順 AIとのやりとりを効率化するための実践的なTips

はじめに 本記事では、Devinがdelyの開発現場にもたらした変化を実例を元に紹介します。 Devin 導入の背景 AI 活用で dely 全体の生産性を底上げしたい 人がやること／AI に任せることを切り分け、ムダな工数を削減 Devin で解決したかった課題 権限変更リクエスト急増によるエンジニア工数の肥大 ドキュメント陳腐化で最新情報が追いづらい 機能仕様の質問がエンジニアに集中しボトルネック化 以降のセクションで、Devin がこれらの課題をどう解決したかを説明していきます。 1. 非エンジニアからの依頼対応の工数削減 delyではTerraformを用いてGitHub、AWS、GCPの権限管理をIaC（Infrastructure as Code）として運用しています。従来、権限変更のリクエストはエンジニアがPRを作成して都度対応していました。しかし、非エンジニアからのリクエス

https://kichijojipm.connpass.com/event/347729/ 吉祥寺.pm38【オンライン】　で行った登壇資料です。 株式会社ジェイテックジャパン CTO・Microsoft MVPの高丘知央が、AIコーディングの“理想＆現実”を実体験ベースでお話しします。Cop…

「AIコーディングの理想と現実」――ITエンジニアの実体験を語るこんな資料が、はてなブックマークなどで話題だ。資料は、システム開発などを手掛けるジェイテックジャパン（東京都港区）の高丘知央CTOが、4月22日に公開したもの。AIコーディングを取り入れた体験から、その活用法などを紹介している。 高丘CTOは、30年以上のプログラミング歴があり、2025年1月から、AIコーディングアシスタント「Cline」を活用したコーディングを検証しているという。その経験から、資料ではAIコーディングに関し、基本的な生産性、未経験の技術領域での活用、 AIに自然言語で指示を出しながら非エンジニアなどが“感覚的に”行うコーディング「Vibe Coding」、ローカルLLMでの活用という5つのトピックを列挙。それぞれで高丘CTOが実感した理想的な活用方法と、現実的な運用方法や問題点などを紹介している。 例えば、

【シリコンバレー=山田遼太郎】米オープンAIの幹部は22日、米裁判所が米グーグルにウェブ閲覧ソフト（ブラウザー）「クローム」の売却を命じた場合、事業の買収に関心があると述べた。グーグルのインターネット検索の独占を巡る裁判の審理で証言した。オープンAIで対話型AI（人工知能）「Chat（チャット）GPT」の製品責任者を務めるニック・ターリー氏が、原告である米司法省側の証人として出廷した。複数の米

ChatGPT o3で｢画像4枚で説明するやつ｣を作ってみた。なかなかいいじゃん？2025.04.23 11:0021,439 かみやまたくみ 2025年4月中旬にアップデートがあって大きく強化されたChatGPT。 画像生成の性能も上がっており、以前はうまく生成できなかった｢デザインスライド（プレゼン資料用の1枚画像）｣が作れるようになっていました。ビジュアル要素（図形・アイコンなど）とテキスト要素（見出し・本文）をバランス良く配置する能力がありますね。 実際にいろいろと作っての結論は以下4つで、｢日本語｣がクオリティに影響するのが困りものでした。 1. デザイン力は確かで、実際に綺麗なスライド画像が作れます。 2. 漢字が変になるのがだいぶもったいない。漢字をなるべく排除（ひらがな・カナがほとんどに）できるなら、使いどころは広がりそう。 3. ｢英語のみ｣でOKならめちゃくちゃ綺麗に生

テクノロジー 無料のAIノート「NotebookLM」は実用度高し！ChatGPTとの違いから、調べもの/要約/レポート/企画書の作成まで動画で解説

UiPath Test Cloudは「Autopilot for Testers」と「Agent Builder」で構成されている。Autopilot for Testersはカスタマイズ可能なAIエージェントとなっており、UiPathによると「エージェントによるテスト設計、テスト自動化、テスト管理によって、テストライフサイクルを加速させる」という。Agent BuilderはカスタムAIエージェントを構築するためのツールキットだ。これによってソフトウェアテストチームはエージェントを独自の仕様に合わせて作成できる。 例えば、SAPやOracleなどが提供するエンタープライズアプリケーションのUI（ユーザーインタフェース）やAPIのテストを自動化し、セキュアなアプリケーションのテストや監査、ロール管理が可能だ。「UiPath Platform」を利用すれば、チーム間でコンポーネントを共有、再

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます グーグル・クラウド・ジャパンは4月22日、富士通とSCSKを迎え、パートナー事業戦略を発表した。生成AI、AIエージェントが急速に進展した2024年を振り返ったほか、2025年の戦略などを話した。 グーグル・クラウド・ジャパン 日本代表の平手智行氏は「2024年の初頭は概念実証（PoC）や実験的な使われ方をしていた生成AIだが、中盤になると汎用（はんよう）系の業務に組み込まれ、後半になるとコア業務に組み込み、企業が責任を持って使う段階へと移ってきた。これにより、生産性向上、コスト削減、収益・利益拡大の方向へと大きくシフトしてきている。『Google Cloud』は、AIとクラウドの掛け合わせによるイノベーションを推進し、お客さまの取り組

ダイキンと日立、AIエージェントによる工場の設備故障診断で対応時間半減へ：製造業IoT（1/2 ページ） ダイキン工業と日立製作所は、ダイキンの業務用空調機器を生産する堺製作所臨海工場で、工場の設備故障診断を支援するAIエージェントの実用化に向けた試験運用を開始した。 ダイキン工業（以下、ダイキン）と日立製作所（以下、日立）は2025年4月22日、ダイキンの業務用空調機器を生産する堺製作所臨海工場（大阪府堺市）で、工場の設備故障診断を支援するAIエージェント「設備故障診断AIエージェント」の実用化に向けた試験運用を開始したと発表した。今後、ダイキンの国内工場全拠点に導入を進める他、海外工場についても2025年10月に米国とインドに展開する計画だ。 ダイキンと日立は2017年に熟練技術者の技能伝承を支援する次世代生産モデルの確立に向けた協業を発表して以降、スマートモノづくり領域で共創を推進し

NECは、同社のAI技術を活用した「Advanced-S＆OP 新製品需要予測ソリューション」を森永乳業に提供した。同ソリューションの実証実験では、AIは人とほぼ同程度の精度で需要を予測できた。 NECは2025年4月7日、同社のAI（人工知能）技術を活用した「Advanced-S＆OP 新製品需要予測ソリューション」を、森永乳業に提供したと発表した。 同ソリューションは、NEC独自のAI技術に、データ分析やSCM、S＆OP（Sales＆Operations Planning）分野の専門家の知見を組み合わせたものだ。これまでの方法よりも早い段階で新製品の需要を予測できるため、需要と供給を最適化できる。 両社は2024年10～12月の約3カ月間、Advanced-S＆OP 新製品需要予測ソリューションを活用し、森永乳業のアイスカテゴリーにおいて過去に新製品を発売した際の需要予測に関する実証実

AIを使って就職のコーディング試験を突破し、AmazonやMeta、TikTokなどの大企業から採用通知を受け取ったコロンビア大学の学生が、それをSNSで言いふらして退学になった後、AIで「なんでもチートする」ことを謳ったスタートアップを創業し、530万ドル(約7億4000万円)の資金調達に成功しました。 They called calculators cheating. They called Google cheating. The world will say the same about AI. We're not stopping.@trycluely just raised a $5.3M pre-seed to build the future — faster. https://t.co/FAoyF6nWNb— Cluely (@trycluely) April 21, 2

AIが考え人間が実験する流れが本格化してきたAIが考え人間が実験する流れが本格化してきた / Credit:clip studio . 川勝康弘私たちが住む宇宙では、ブラックホールが衝突したり超新星が爆発したりするような、途方もなく大きなエネルギーが関わる出来事が時々起こっています。 これらの“極端な天体現象”が発生すると、時空そのものがさざ波のように揺れ動く「重力波」が生じるのです。 アインシュタインがこの重力波を理論的に予言したのは1916年。 しかし、実際に人類がこれを観測装置で直接とらえることに成功したのは、その約100年後の2015年になってからでした。 重力波の発見によって、私たちは光（電磁波）やニュートリノとは違う全く新しい角度から宇宙をのぞく手段を手に入れ、これまで見えなかった天体現象や物理現象を調べられるようになったのです。 しかし、この重力波観測は言うまでもなく非常に困

応用情報技術者試験に「生成AIと著作権」出題　あなたは解ける？　SNSでは「サービス問題」との声も（1/2 ページ） 情報処理推進機構（IPA）が4月20日に実施した「応用情報技術者試験」午前の部で、生成AIと著作権に関する選択式の問題が初めて出題された。SNSでは「サービス問題だった」という声も聞かれるが、あなたは解けるだろうか。以下、実際の問題。 著作権法及び関連法令によれば、生成AIを利用して画像を生成する行為又はその生成物の利用が著作権侵害にあたるか否かに関して、適切な記述はどれか。 ア　AIが既存の著作権で保護されている画像をデータセットとして学習している場合は、そのAIを利用して画像を生成すると、いかなる場合も著作権侵害になる。 イ　AIを利用して生成した画像が著作権で保護された既存の画像と類似しており、それを公表した場合、著作権を侵害する可能性がある。 ウ　AIを利用して生成

2010年、米国のテクノロジー誌『WIRED』にて、当時編集長だったクリス・アンダーソンは「The Web is Dead. Long Live the Internet」という挑発的なタイトルの記事を発表した。これは、Webが死に、アプリケーションを中心としたインターネットが新たな主役になっているという主張だった。 アンダーソンはこの中で、かつてHTMLベースのWebページが中心だったインターネット利用の大半が、すでにYouTubeやFacebook、Twitter（現X）、そしてスマートフォンのアプリなど、Webブラウザの外側での活動に移っていると指摘していた。人々はもはやリンクをたどって情報を集めるより、アルゴリズムによってキュレーションされたフィードや、目的別に設計された専用アプリを通じて情報にアクセスしている。それは効率的で、快適で、収益性も高く、多くの人が支持する流れでもあった